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Über 90 Prozent der Daten, die heute in allen möglichen Geräten und Systemen der Welt gespeichert sind, wurden allein in den letzten zwei Jahren generiert. Diese riesigen Datenmengen – jetzt Big Data genannt – können dazu beitragen, Erkenntnisse und Trends über Benutzer und ihr Benutzerverhalten zu gewinnen. Das enorme Datenvolumen in strukturierten und unstrukturierten Formaten ist mit herkömmlichen Datenbankmodellen und -tools nur schwer zu verarbeiten. Daher müssen wissenschaftliche Methoden, Algorithmen und Werkzeuge verwendet werden, um Big Data und die Notwendigkeit von Data Science und Data Analytics zu analysieren und zu verstehen.
Was ist Data Science eigentlich?
Bei Data Science dreht sich viel um Kreativität. Das Ziel von Data Science ist es, durch die Analyse verschiedener Datensätze, die Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen, Einblicke und Trends zu gewinnen. Data Science ist eine Kombination aus Mathematik, Statistik und Software mit Fachkenntnissen im angewandten Geschäftsumfeld.
Ein weiteres Schlagwort, das in Data Science häufig falsch interpretiert wird, ist Business Intelligence (BI). BI befasst sich hauptsächlich mit Datenanalyse und Berichterstellung, enthält jedoch keine prädiktive Modellierung, sodass BI als Teilmenge von Data Science betrachtet werden kann. Das Erstellen von Vorhersagemodellen ist eine der wichtigsten Aktivitäten in Data Science. Weitere Prozesse in Data Science sind Business Analytics, Data Analytics, Data-Mining und Predictive Analytics. Data Science befasst sich auch mit der Datenvisualisierung und der Präsentation von Ergebnissen auf verständlichen Dashboards für Benutzer.
Warum brauchen Unternehmen Data Science?
Unternehmen müssen Daten verwenden, um ihr Geschäft zu betreiben und auszubauen. Das grundlegende Ziel von Data Science ist es, Unternehmen dabei zu helfen, schnelle und bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen, um bessere Marktanteile und Branchenführerschaft zu erlangen. Ausserdem kann es ihnen helfen, taktische Ansätze zu verfolgen, um in schwierigen Situationen wettbewerbsfähig zu sein und zu bestehen. Unternehmen jeder Grösse passen sich einem datengesteuerten Ansatz an, wobei fortschrittliche Datenanalysen der Dreh- und Angelpunkt für Veränderungen sind.
Hier einige Beispiele, welche Unternehmen Data Science verwenden:
- Der Streamingdienst Netflix analysiert Zuschauersmuster, um zu verstehen, was das Benutzerinteresse weckt und verwendet die Informationen, um Entscheidungen über die nächste Produktionsserie zu treffen
- Die Discounterkette Target identifiziert andererseits die wichtigsten Kundensegmente und das einzigartige Einkaufsverhalten der Kunden in diesen Segmenten. Dies hilft ihnen, unterschiedliche Marktpublikum anzuleiten.
- Der Konsumgüter-Konzern Proctor & Gamble verwendet Zeitreihenmodelle, um die zukünftige Nachfrage besser zu verstehen und so die Produktionsmengen optimaler zu planen.
Warum wir Data Science brauchen: Der Lebenszyklus von Data Science
Es gibt fünf Phasen im Lebenszyklus eines Data-Science-Projekts.
1. Erfassung: Wie werden die Daten erfasst?
Die Datenerfassung ist der allererste Schritt in einem datenwissenschaftlichen Projekt. Der vollständige Satz der erforderlichen Daten wird nie an einem Ort gefunden, da er auf Branchenanwendungen und -systeme verteilt ist.
Die Daten können per Dateneingabe von menschlichen Bedienern oder Geräten mit neuen Datenwerten für das Unternehmen erstellt werden. Es ist ein zeitaufwändiger Prozess, der jedoch in bestimmten Fällen erforderlich ist.
Eine weitere Quelle für die Datenerfassung sind Datengeräte, die normalerweise in Steuerungssystemen wichtig sind, jetzt aber für Informationssysteme mit der Erfindung des „Internet der Dinge“ wichtiger sind.
Die Datenextraktion ist ein Prozess, bei dem Daten aus verschiedenen Quellen abgerufen werden. Dies können Webserver, Datenbanken, Protokolle und Online-Repositorys sein.
2. Datenpflege: Was passiert mit den erfassten Daten?
Beim Data Warehousing wird der Schwerpunkt auf die Erfassung und Speicherung von Daten aus verschiedenen Quellen für den Zugriff und die Analyse gelegt. Es ist ein Repository aller von der Organisation gesammelten Daten.
Bei der Datenbereinigung werden ungenaue Datensätze aus einem Datensatz, einer Tabelle oder einer Datenbank identifiziert und entfernt (oder korrigiert). Dabei werden unfertige, unzuverlässige, ungenaue, fehlende sowie doppelte Werte oder nicht relevante Teile erkannt.
Ein Zwischenspeicherbereich wird für die Datenverarbeitung während des ETL-Prozesses (Extract, Transform and Load) verwendet. Die Datenbereitstellung befindet sich zwischen den Datenquellen und den Datenzielen, bei denen es sich häufig um Data Warehouses, Data Marts oder andere Daten Repositorys handelt.
In der Phase der Datenverarbeitung werden die Daten zur Interpretation verarbeitet. Die Verarbeitung erfolgt mithilfe von Algorithmen für maschinelles Lernen und Künstlicher Intelligenz. Der Prozess selbst kann jedoch geringfügig variieren, abhängig von der zu verarbeitenden Datenquelle und deren Verwendungszweck (Untersuchung von Werbemustern, medizinische Diagnose, Data Deep Dives usw.).
Die Datenarchitektur ist ein Framework, mit dem Daten effizient von einem Ort zu einem anderen übertragen werden können. Es ist voll von Modellen und Regeln, die regeln, welche Daten gesammelt werden sollen. Es steuert auch, wie die gesammelten Daten gespeichert, angeordnet, integriert und in Datensystemen einer Organisation verwendet werden sollen. Kurz gesagt, die Datenarchitektur setzt Standards für alle Datensysteme als Vision oder Modell für die Funktionsweise der Interaktionen der Datensysteme.
3. Data Strategy: Was passiert mit den gewonnenen Informationen?
Nachdem die Daten gesammelt und gespeichert wurden, können wir mit dem nächsten Schritt der Datenverarbeitung fortfahren.
Beim Data-Mining geht es darum, die Trends in einem Datensatz zu ermitteln. Diese Trends werden verwendet, um zukünftige Muster zu identifizieren. Dazu gehört häufig die Analyse der grossen Menge historischer Daten, die zuvor nicht berücksichtigt wurden.
Clustering und Klassifizierung ist die Aufgabe, die Grundgesamtheit oder Datenpunkte in mehrere Gruppen zu unterteilen oder zu klassifizieren, sodass Datenpunkte in denselben Gruppen anderen Datenpunkten in derselben Gruppe ähnlicher sind als in anderen Gruppen. Mit einfachen Worten, das Ziel ist es, Gruppen mit ähnlichen Merkmalen zu trennen und sie in Cluster einzuteilen.
Bei der Datenmodellierung wird ein beschreibendes Diagramm der Beziehungen zwischen verschiedenen Arten von Informationen erstellt, die in einer Datenbank gespeichert werden sollen.
Die Datenzusammenfassung ist ein wichtiges Data-Mining-Konzept, das Techniken zum Auffinden einer kompakten Beschreibung eines Datensatzes umfasst. Datenzusammenfassung ist ein einfacher Begriff für eine kurze Schlussfolgerung nach einer Analyse eines grossen Datensatzes. Die Zusammenfassung von Daten hat für die Data Strategy eine grosse Bedeutung.
4. Web-Analyse: Wie lassen sich die Daten analysieren?
Die Prüfung von Daten erfolgt häufig in zwei Phasen: explorative und bestätigende Analyse. Die beiden arbeiten am effektivsten nebeneinander. Die explorative Datenanalyse wird manchmal mit der Detektivarbeit verglichen: Es handelt sich um den Prozess der Beweiserhebung. Eine Analyse bestätigender Daten ist vergleichbar mit einem Gerichtsverfahren. Es handelt sich um den Prozess der Bewertung von Beweismitteln.
Predictive Analytics ist der Prozess der Verwendung von Datenanalysen, um Vorhersagen basierend auf Daten zu treffen. Dieser Prozess verwendet Daten zusammen mit Web-Analysen, Statistiken und Techniken des maschinellen Lernens, um ein Vorhersagemodell für die Vorhersage zukünftiger Ereignisse zu erstellen. Predictive Analytics werden verwendet, um eine Conversion Optimization zu erzielen und Cross-Selling-Möglichkeiten zu fördern. Vorhersagemodelle helfen Unternehmen, ihre profitabelsten Kunden zu gewinnen, zu halten und zu wachsen. Viele Unternehmen verwenden Vorhersagemodelle, um Lagerbestände vorherzusagen und Ressourcen zu verwalten.
Die Regressionsanalyse ist eine Form der prädiktiven Modellierungstechnik, die die Beziehung zwischen einer abhängigen (Ziel) und einer unabhängigen Variablen (Prädiktor) untersucht. Diese Technik wird zur Vorhersage, Zeitreihenmodellierung und Ermittlung des Kausaleffekts zwischen den Variablen verwendet.
Das Text Mining bezieht sich auf die Verwendung von Data-Mining-Techniken zum Erkennen nützlicher Muster aus Texten. Das Text Mining der Daten ist unstrukturiert. Informationen und Beziehungen sind in der Sprachstruktur verborgen und nicht explizit wie beim Data-Mining.
Wenn Daten nicht in Form von Zahlen vorliegen, ist es noch schwieriger, sie zu verstehen. Qualitative Daten sind definiert als die Daten, die sich annähern und charakterisieren. Qualitative Daten können mithilfe der qualitativen Analyse beobachtet und aufgezeichnet werden. Dieser Datentyp ist nicht numerischer Natur. Diese Art von Daten wird durch Beobachtungsmethoden, Einzelinterviews, Durchführung von Fokusgruppen und ähnliche Methoden gesammelt.
Bei der qualitativen Datenanalyse werden lediglich qualitative Daten untersucht, um eine Erklärung für ein bestimmtes Phänomen abzuleiten. Die qualitative Datenanalyse gibt Ihnen ein Verständnis für Ihr Forschungsziel, indem Sie Muster und Themen in Ihren Daten aufdecken. Datenwissenschaftler und ihre Modelle können von qualitativen Methoden stark profitieren.
5. Kommunikation: Wie werden die Ergebnisse angezeigt?
Die Datenberichterstattung kommuniziert Informationen, die als Ergebnis von Recherchen und Analysen von Daten und Problemen zusammengestellt wurden. Berichte können eine breite Palette von Themen abdecken, konzentrieren sich jedoch in der Regel darauf, Informationen mit einem klaren Zweck an ein bestimmtes Publikum zu übertragen. Gute Berichte sind Dokumente, die genau, objektiv und vollständig sind.
Die Datenvisualisierung ist eine grafische Darstellung von Informationen und Daten. Durch die Verwendung visueller Elemente wie Diagramme, Grafiken und Dashboards bieten Datenvisualisierungstools eine leicht zugängliche Möglichkeit, Trends, Ausreisser und Muster in Daten zu erkennen und zu verstehen.
Business Intelligence (BI) ist ein wesentlicher Bestandteil von Data Science. Um zuerst eine prädiktive Analyse durchzuführen, müssen wir wissen, was schiefgelaufen ist. Daher ist BI eine einfachere Version von Data Science.
Die Bedeutung Data Deep Dives für die Entscheidungsfindung liegt in der Konsistenz und dem kontinuierlichen Wachstum. Es ermöglicht Unternehmen, neue Geschäftsmöglichkeiten zu schaffen, mehr Umsatz zu generieren, zukünftige Trends vorherzusagen, aktuelle operative Anstrengungen zu optimieren und umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen.
Alle fünf Stufen erfordern unterschiedliche Techniken, Programme und in einigen Fällen Fähigkeiten.
Praktische Anwendungen der Datenwissenschaft am Beispiel E-Commerce
Data Science hat sich in nahezu jeder Branche als nützlich erwiesen. Online-Händler nutzen bereits Data Science, um geschäftliche Vorteile zu erzielen. Dazu gehören:
- Conversion Optimization
- Identifizieren der wertvollsten Kunden
- Erkennen, welche Kunden wahrscheinlich abwandern werden
- Steigern der Umsätze mit intelligenten Produktempfehlungen
- nützliche Informationen automatisch aus Bewertungen extrahieren
Fazit
In einer Zeit steigender Kosten und zunehmenden Wettbewerbsdrucks ist es wichtig, schnell und proaktiv die richtigen Entscheidungen im Unternehmen zu treffen. Business Intelligence bildet die Grundlage für die verfügbaren Daten. Durch die Kombination von Data Science mit Predictive Analytics können Unternehmen detaillierte Einblicke in ihre Daten gewinnen und zukünftige Prognosen erstellen.
In einer Welt der zunehmenden Datenflut wird die Datenanalyse in vielen Unternehmen immer wichtiger. Infolgedessen wird der Datenwissenschaftler zunehmend zum Helden des Augenblicks, da er zusammen mit Künstlicher Intelligenz grosse Datenmengen gezielt und strukturiert organisiert und auswertet, langfristige Geschäftsprobleme löst und ineffiziente Prozesse entdeckt.
